이커머스 성장을 위해 DBTI로 쇼핑몰 진단해보자!

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내가 운영하고 있는 쇼핑몰의 구매가 증가해, 비즈니스가 성장하는 것은 모든 운영자의 공통적인 목표입니다.
하지만 구매를 늘리는 방법은 모든 쇼핑몰이 똑같지 않기에 내 쇼핑몰에 맞는 전략을 찾아야 하는데요. 

내 쇼핑몰에 맞는 전략은 어떻게 찾을 수 있을까요? 그 답은 DBTI에 있습니다.




DBTI(Dighty eBusiness Type Indicator)는 내 쇼핑몰에 쌓인 구매 데이터를 AI가 분석해, MBTI처럼 내 쇼핑몰의 유형 타입을 알려주는 다이티만의 기술입니다. DBTI 유형을 아는 방법은 MBTI보다 더 간단한데요! 내 쇼핑몰의 데이터를 Dgithy에 연동만 하면 다이티 AI가 자동으로 데이터를 분석해 타입을 알려주고, 쇼핑몰 타입에 맞춰서 비즈니스를 성장시키기 위한 최적의 전략까지 제시합니다.


한 종합몰 사이트의 구매 데이터를 다이티와 연동한 DBTI 결과입니다. 

약 6개월치의 데이터로 첫 구매와 재구매, 구매당 평균 금액, 평균 구매 주기를 분석한 결과 이 종합 쇼핑몰은 FFSM 유형이며, 성장을 위해 주력해야 할 전략은 “첫 구매자를 재구매자로” 와 “고객을 다시 활발하게”라고 알려주죠.




🤗DBTI 진단을 하면 무엇이 좋을까?


1) 데이터를 하나하나 분석하는 것은 힘드니까! 🙄

혹시 아래의 체크리스트 중 몇 개의 답을 알고 계신가요?

위의 문항은 ‘건강검진’이나 ‘자동차 정기검사’처럼 현재 내 쇼핑몰의 비즈니스 현황을 파악할 수 있는 기본 체크 리스트입니다. 

내 키와 몸무게는 얼마고, 자동차가 몇 km를 달렸는지처럼 기본적으로 내 쇼핑몰의 매출이 “첫 구매자, 재구매자, loyal 고객”에게서 얼마나 발생했는지 알고 있어야 하죠. 그래야 앞으로 더 성장하기 위해서 무엇을 집중적으로 관리를 해야 할지 계획을 세울 수 있거든요.

하지만, 쇼핑몰 운영을 오래 하셨어도, 데이터를 잘 알고 있어도 이런 데이터를 매일매일 확인하기는 쉽지 않은데요. 다이티에 간단한 방법으로 데이터를 처음 한 번만 연동해두면, 이러한 구매 데이터들을 주기적으로 자동으로 분석해 주기 때문에 편리하게 내 사이트의 현황을 편리하게 파악할 수 있어요.



2) 같은 업종, 다른 DBTI! 잘나가는 쇼핑몰의 전략이 나의 답이 아니니까! 🙅‍♂️

업종이 같으면 DBTI도 비슷하게 나올까요?
요즘 온라인 쇼핑이 가장 많이 이루어지는 패션업종과 식품업종의 사례를 확인했어요.

식품 쇼핑몰 A와 B의 DBTI 유형을 살펴보면, 두 쇼핑몰 모두 ROYAL 고객의 매출 비중이 절반 이상으로 나타나 loyal 비중이 큰 업종인 것을 알 수 있어요.

A의 재구매 주기는 약 2개월로 긴 편이므로, 재구매 주기를 줄일 수 있는 활동이 좋은데요. 예를 들어 제품 평균 구매 주기를 파악해, 구매한 제품의 구매주기가 도래할 때 푸시 메시지를 보내는 활동을 해볼 수 있어요. 식품 사이트 B는 Loyal 고객의 비중이 특히 높고 구매 주기도 짧은, 고정 단골 고객이 많은 타입이라 Loyal 고객을 잘 관리할 수 있는 활동이 중요해요. 가령 Loyal 고객 중 이탈이 예상되는 고객에게 쿠폰 등의 혜택을 전달해 이탈하지 않도록 하는 것도 효과적인 방법입니다.

패션 쇼핑몰은 데이터 특징이 더 분명한데요. C 쇼핑몰은 Loyal 고객의 비중이 다른 쇼핑몰 보다 낮기 때문에, 우선 재구매 및 Loyal 고객을 늘려 안정적인 매출 볼륨을 만드는 것이 중요해 보이고요. D 쇼핑몰은 평균 재구매 주기가 2개월 이상으로 긴 편으로 재구매 주기를 단축시킬 수 있는 기간제 프로모션을 주기적으로 진행해 볼 필요가 있어 보여요. 패션 쇼핑몰 중 Loyal 고객의 매출 비중도 가장 크고 구매 주기는 짧은 E 쇼핑몰은 Loyal 고객 중 최근에 구매가 뜸하거나, 구매 금액이 작아진 고객이 있는지 꼼꼼한 고객 모니터링을 하면 좋아요.



3) 아는 것이 힘! 마케팅 실행의 답도 보이니까!👀

다이티의 DBTI는 쇼핑몰의 유형을 진단하는 것뿐 아니라, 구체적인 실행 오디언스까지 제시하기 때문에 실제로 e비즈니스의 성장에 큰 도움이 돼요.

‘우리 쇼핑몰은 첫 구매 고객이 많기 때문에 매출 비중도 첫 구매가 더 클것이다’ 라고 보통 생각할 수 있지만, 많은 쇼핑몰은 재구매자 또는 반복 구매자의 매출이 더 크고 평균 구매 데이터 또한 더 긍정적인 수치가 많아요.

아래 데이터를 보면 5개 쇼핑몰 사이트 중 4개 사이트는 재구매자의 평균 결제 금액이 더 컸으며, A식품 쇼핑몰은 재구매자가 첫 구매자보다 1만 4천 원이나 더 많이 구매했어요. 이런 데이터를 토대로 쇼핑몰 운영자들은 더 많은 사람들에게 재구매와 반복 구매를 유도하는 것이 쇼핑몰 매출 증가에 더 도움이 될 거란 판단을 하게 되죠.


이렇게 다이티가 분석하고 진단한 DBTI 유형과 인사이트를 보게 되면 다소 막막했던 쇼핑몰 운영 방향과 플랜이 구체화되기도 하는데요,
다이티는 여기서 그치지 않고 편리한 실행 방법까지 제시하고 있습니다.💡 

현재 내게 필요한 것이 좀 더 다양한 데이터 인사이트인지, 빠른 마케팅 실행인지 혹은 둘 다 인지에 따라 DBTI와 연계된 AI 솔루션을 활용해 보세요. 


이커머스 마케터의 필수 테스트, DBTI 진단해보자!

DBTI 진단을 위해 데이터를 연동하기 전, 아래 링크의 테스트 페이지에서 간단하게 내 쇼핑몰의 DBTI를 예상할 수 있어요. 실제 데이터를 연동해 진짜 DBTI 유형을 진단을 받고 싶다면 여기에 문의를 남겨주세요. 전문가가 진행 방법에 대해 친절하게 알려드릴게요!😉




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